应用大气尘埃分布预测绝缘子表面积污的影响

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(1. 国家电网有限公司 直流建设分公司，北京 100052； 2. 国网湖南省电力公司 株洲供电分公司，湖南 株洲 412000)

0 引言

随着电网容量的增大以及输电线路电压等级的提升，经济的快速发展，污染日趋严重，虽然多种防污措施已被采用，但绝缘子污闪事故仍时有发生，严重威胁电力系统的可靠运行[1-5]。现有的污区分布图是根据平均年度最大盐密和运行经验划分的，在城市污染、工业污染和汽车尾气排放量增长过快的区域，实际污秽等级比现有污区测量平均年度最大盐密值高很多[6-8]。因此，根据污区分布图设计选择绝缘子时，容易导致绝缘配置不足而发生污秽闪络事故。同时，在污闪事故分析报告中，事故所在区域都具有空气环境质量差特点。根据湖南、湖北等地的气象部门监测的参数可以发现，在污闪发生时段空气质量指数(AQI)均出现了极值。从每年绝缘子污闪发生的时间来看，污闪的发生有一定的季节性。经统计，92%的污闪事故发生在雨季来临之前(冬末春初)[9-11]。

从污区分布图划分依据来看，气候因素(降雨情况与旱季天数)是造成平均年度最大污秽量波动改变的重要原因。通常，绝缘子表面在长期积污过程中，通过积污(冬季)—清洗(雨季)—再累积(冬季)—再清洗(雨季)等往复循环周期，污秽表面不断增长和不断清楚，久而久之绝缘子表面污秽状态将会达到动态平衡状态[12]。国内研究表明：通过对各地绝缘子表面年度最大盐密或饱和盐密的测量和分析，提出一种基于概率统计与神经网络相结合的绝缘子盐密预测方法，采用BP人工神经网络建立绝缘子盐密预测模型[13-15]；国外学者通过统计方法和大量历史数据分析了20个欧洲典型地区的绝缘子表面污秽度，讨论了污区绝缘子配合的标准并设计和优化污秽地区的绝缘子。也有学者考虑全年大气污染物和绝缘子几何参数对绝缘子表面污秽度进行预测，利用计算流体力学对绝缘子的积污特性进行了研究[16]。文献[17]建立了颗粒碰撞系数与粒径和风速的对应关系，利用计算流体力学得到了影响绝缘子表明污秽度的主要参数，从而预测绝缘子表面最大污秽度。以上研究都是根据现有年度最大盐密和饱和盐密进行分析，而全年的最大污秽度无法从测量数据中真实反映每个阶段的积污速率，即一年内的动态积污过程，基于年度最大污秽度测量的现有防污体系就难以提出污闪预警。

笔者通过现已运行输电线路所在区域的每月平均最大污秽量数据和当地气象因素(主要为降雨天数)，预测未来一个月或者一年内每月的污秽变化趋势，然后再通过当地的空气质量(大气污秽颗粒物浓度、质量粒径分布)与绝缘子表面污秽度之间的相关性分析，进一步预测绝缘子表面污秽度。从而对现有污区分布具有一定参考补充作用。

1 沉降污秽颗粒的粒度分布特征

由于污秽颗粒的形状复杂多变，有球形、椭圆形、针状、雪花状等甚至不规则的颗粒。因此污秽颗粒的大小需要结合空气质量参数，统计污秽颗粒粒径分布，从而将其进行等效处理。在污秽研究中，单个污秽颗粒的实际形状并不重要，重要的是污秽颗粒在绝缘子表面沉降的微粒群统计特性。因此，为了研究方便，当一个颗粒的物理特性与球体颗粒相同或者相近时，就用该球体的直径表示颗粒粒径。根据不同的测量方法，污秽颗粒的等效粒径可以分为几种：等效体积直径、等效斯托克斯直径、等效电阻直径和等效投影面积直径等。在沉降颗粒研究中，主要研究动态变化的空气污秽颗粒的浓度、粒径的分布、密度、形状、吸附特性等空气污染参数。

颗粒物的粒径分布特点直接反映了自然积污过程中大气污秽颗粒的统计特征。在大气颗粒物研究中一般按照颗粒物的粒径大小对颗粒物进行物理分类，PM2.5代表空气动力学直径小于等于2.5 μm的颗粒物，而PM10代表空气动力学直径小于等于10 μm的颗粒物，TSP代表粒径小于100 μm的污秽颗粒，即总悬浮颗粒。湖南省平均每月大气质量浓度见图1。

图1 湖南省平均每月大气质量浓度Fig.1 The average of atmospheric concentration of quality for every month in Hunan province

由图1可知，2015年湖南省平均每月大气污染指数在轻度污染以上的月份约占总月数的30%，大气污染具有明显的季节性差异，呈现出明显的秋冬季高，夏季较低的季节变化特征。通常在10-12月和次年1月出现高值，7-9月浓度较低。原因可能是城区秋、冬季干燥，颗粒污染物难以扩散，而春、夏季雨水较多对颗粒物起到了冲刷清除作用。

选取湖南省株洲市为代表的检测点，在2015年7月-2015年9月的夏季阶段和2015年11月-2016年1月冬季阶段，两个阶段连续监测大气环境中污秽颗粒浓度。根据测试地区大气环境空气质量检测得到沉降粒径分布特征，大量的数据统计结果分析表明粒度分布是随意的，但这种分布近似地符合某种规律，为了更好地反映出粒径细小的特征，因而采用质量分布表示各级颗粒粒径的分布情况。主要分析测试地区中PM2.5；PM10；10～15 μm及总悬浮微粒(TSP)粒径小于100 μm的颗粒物累积概率。

测试地区周围主要污染源有公路、铁路、建筑工地、工业污染、交通运输污染等。见图2，大气中的主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)。污秽颗粒粒径主要分布在25 μm以下，其中有85%的污秽颗粒粒径小于15 μm，所以在污秽研究中，仅需要研究颗粒范围在0～50 μm之间。

图2 污秽颗粒的粒径分布Fig.2 The distribution of particles size

通过空气污秽颗粒指数标准表征绝缘子表面积污主要污秽颗粒粒径大小。因此，确定大气中主要污秽颗粒分布情况对预测绝缘子表面积污特性尤为重要。

2 预测方法

2.1 预测污秽累积方法

从统计角度可看出，绝缘子平均每月最大积污量和雨季阶段绝缘子自清洗能力均可认为是常数。如平均每月最大污秽度(通常是指每年积污期阶段而未受到雨水冲洗所测得的月度最大污秽度的平均值)用Si表示，则根据雨季后绝缘子表面剩余污秽度为C·Si(C为反映绝缘子表面的清洗能力系数)。

旱季积污阶段的污秽度表示为

(1)

式中：Si为积污阶段每月最大污秽度(10月至次年2月，i=1～5)；τ积污时间常数，表征积污速率；K1为常量。

雨季阶段的污秽度可以表示为

(2)

式中：C反应了降雨强度和冲刷系数对绝缘子表面的影响；t为雨季阶段(3月-9月)降雨天数；K2为常量，与绝缘子结构、其他环境相关的系数。

绝缘子表面污秽量主要通过在旱季累积，雨季冲刷两个过程。本文从测试地点获取为期5年的近千个污秽数据和测试杆塔所在区域的气象条件。将前四年的污秽数据进行数理统计计算，从而分析测量等值盐密、拟合污秽度与采样间隔时间得到污秽度随时间的变化曲线，并经过2015年同一地区输电线路现场监测数据检验。

2.2 大气环境质量指数的确定

同时，降水也对颗粒物具有冲刷作用，能有效降低颗粒物浓度。尤其是连续降水对大气颗粒物的去除效果明显。颗粒物组分不同，通过降水从大气中去除受到多种因素影响，包括不同组分的化学性质、降雨类型、颗粒物粒径、降水强度、降水量、雨滴大小等。连续性的长时间降水对SO2质量浓度、NO2质量浓度、可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的降低效果更明显。春夏季节的降水对大气空气质量浓度的冲刷作用也更显著。

通过污秽颗粒粒径大小和绝缘子表面污秽成分分析[20-21]，空气中污秽颗粒物质量主要集中于PM10，其主要化学成分为可溶性成分(大多数为无机离子)。大气环境质量参数包括SO2质量浓度C[SO2]、NO2质量浓度C[NO2]、PM10质量浓度C[PM10]。根据大量电网污区的历史气象数据，得到了描述电网污区污闪特征的大气质量指数P经验公式：

(3)

式中：P为电网污区的大气质量指数，C为各环境质量参数，B为污秽物标准质量浓度限值，根据国家标准GB 3095—2006《环境空气质量标准》中的规定B[SO2]、B[NO2]和B[PM10]分别为0.06 mg/m3、0.04 mg/m3和0.07 mg/m3。x是当地大气环境质量指数中，3种因素对电网污区污闪特征影响程度较大的因素。根据所选输电线路模拟绝缘子测试点，分析2条500 kV输电线路在株洲地区的空气质量指数，结合P指数关系，得到各个地区预测值与实测线路绝缘子盐密度之间的相关关系。

3 预测结果与分析

3.1 株洲地区污秽累积趋势预测

笔者在株洲地区选取了2条主要500kV输电线路上100个绝缘子检测点，在2011年至2015年每月28号获取每个监测点上的绝缘子表面污秽度，从而得到同一测试点上每月ESDD/NSDD值。将2011年—2014年每月的污秽数据进行数理统计计算，从而分析测量等值盐密、拟合污秽度与公式(1-2)得到污秽度随时间的变化曲线，并经过2015年同一输电线路绝缘子现场监测数据的检验，见图3和图4。

(a)盐密

(b)灰密图3 2015年鹤云线预测曲线与实测曲线相关性Fig.3 The correlation of He-Yun predicted data and actual data in 2015

(a)盐密

(b)灰密图4 2015年星云线预测曲线与实测曲线相关性Fig.4 The correlation of Xing-Yun predicted data and actual data in 2015

由图3和图4可知，根据全年积污期和降雨清洗期两个阶段的污秽预测公式得到每月预测数据，与2015年实测数据对比，可以发现：预测值和实测值全年整体趋势一致，盐密值和灰密值均在2月份达到最大值，在9月或者10月达到最小值。两者之间的决定系数R2均大于0.9。因此，通过现已运行输电线路所在区域的历史平均最大污秽量数据和当地气象因素(主要为降雨天数)，可以预测未来一个月或者一年内每月的污秽变化趋势。为电力部门对绝缘子测量和清扫提供了工程指导。

3.2 气象参数对绝缘子积污预测

株洲地区是湖南人口密度大、工业多的两大城市，同时也是湖南省主要负荷中心，因此其大气质量指数往往高于其他地区，空气质量较为严重，以下是株洲监测点所得到的2015年大气质量指数浓度，见图5。

图5 株洲地区每月各空气参数平均质量浓度和降雨量Fig.5 Average air quality index and rainfall for each month in Zhuzhou

根据株洲大气环境质量3个参数分析，可吸入颗粒(PM10)指数浓度在2月份达到了0.1396mg/m3超过了国家2级标准，其他大气环境指数也是全年最大值，该地区在2月空气指数达到了重度污染。株洲地区每月SO2质量浓度C[SO2]均大于0.020 mg/m3，该地区工业较多，因此空气中SO2是对株洲市内电网污区污闪特征影响程度较大的因素(x为SO2)。根据电网污区污闪特征的大气质量指数P，可以得到株洲地区每月P指的变化曲线，同时与测试点所在区域输电线路绝缘子串在2015年盐密变化曲线进行对比，见图6。

(a)鹤云线

(b)星云线图6 2015年大气质量指数P与实测盐密度之间的关系Fig.5 Relationship of atmospheric quality index(P) and actual data(2015)

由图6可知，在2015年全年的P值预测趋势与所测的盐密值随时间、季节变化规律基本一致。P值在2月达到最大值，随着夏季的开始，3月-9月逐渐下降，9月份达到最低值。从9月开始持续上升，在12月达到峰值。P值变化规律与冬夏季降雨变化规律有一定关系。与大气质量指数P值对应的每月盐密测量值反映了实际运行输电线路的绝缘子积污随季节变化规律一致，说明P值越大时，该地区盐密值也越大，绝缘子表面积污就越为严重。因此，根据不同区域的大气质量指数的计算，可以得到该地区P值与当地盐密之间的线性关系，株洲地区两者之间的线性关系表示为

ρESDD=-0.187 8+0.640 7P

(4)

决定系数R2=0.929 3

ρESDD=-0.166 2+0.459 9P

(5)

决定系数R2=0.906 6。

从数据进行线性回归计算后分析的拟合结果来看，在空气质量污染严重的株洲地区，输电线路绝缘子的实测盐密值受到大气污染影响十分明显，P值与实测值之间的决定系数达到了0.9以上，大气污染指数很好的预测了绝缘子表面盐密累积、清洗结果。

4 结论

通过对空气质量统计得到污秽颗粒的粒度分布特征从而确定了粒径大小的研究范围。收集、整理了株洲地区2011—2015年的历史气象资料和监测点的污秽量，提出了自然环境下绝缘子污秽水平预测方法。通过本文的分析得到以下结论。

1)对株洲市区大气污染指数进行分析，大气中主要污秽颗粒分布在1～50 μm范围内。通过颗粒物的粒径分布特点直接反映了自然积污过程中大气污秽颗粒的统计特征。

2)根据统计大量历史数据的计算，分析得到了绝缘子表面在积污阶段和降雨冲刷阶段的污秽度与时间、积污速率(τ)、冲刷系数(C)等影响因素之间的表达关系。基于历史实测数据能有效预测绝缘子表面ESDD/NSDD在不同积污阶段的变化趋势。

3)根据绝缘子表面污秽成分和粒径大小的分析，通过对电网污区的大气质量浓度(PM10、SO2、NO2)的每月监测，得到电网污区的大气质量指数P关系，从而根据大气质量指数预测绝缘子表面污秽度。为绝缘子污秽预测提供了一种新的思路。